质子交换膜燃料电池阴阳极恒压差控制策略研究.pdf

客 车 技 术 与 研 究第 期 .收稿日期:第一作者:齐鲲鹏()男博士副教授主要从事先进控制技术研究工作:.质子交换膜燃料电池阴阳极恒压差控制策略研究齐鲲鹏 陈超帆 (大连交通大学 机车车辆工程学院 辽宁 大连)摘 要:阴阳极压力控制对提高燃料电池系统性能至关重要 本文阳极侧使用自适应神经模糊推理系统()作为其控制策略实现对阴极压力的跟随阴极侧使用 控制器作为其过氧比控制策略 仿真结果表明 可迅速将阴阳极压力差稳定在需求值并显著降低流量波动关键词:质子交换膜燃料电池 自适应控制 神经模糊推理系统 阳极恒压差控制策略中图分类号:文献标志码:文章编号:()():.().:近年来质子交换膜燃料电池()因其突出的性能优势成为可替代传统发动机的最优选择之一 研究表明 阳极侧氢气压力适当高于其阴极侧氧气压力并保持恒定的压力差可提高其输出功率 氢气供应系统作为燃料电池系统的核心其设计是否合理对燃料电池的输出功率、使用寿命、能源效率等均有很大影响许多学者针对阳极侧控制策略进行了优化设计在阴阳极压差控制策略研究方面在 控制的基础上增加前馈控制策略实现恒定压差控制但上述研究均为简化模型控制策略设计且由于燃料电池系统的负载频繁变化若使用传统/控制器对压差进行修正会存在超调量大、参数整定困难等问题本文采用自适应神经模糊推理系统()控制阳极侧压力跟随阴极侧压力可解决燃料电池供气系统所存在的动态问题以减少压力调整过程中产生的流量波动进而提升电堆寿命 燃料电池阴阳极模型构建 燃料电池系统组成 系统依据其组成结构可划分为 个子系统:阳极氢气供应子系统、阴极氧气供应子系统、电堆子系统 系统组成如图 所示为提升燃料电池系统动态模型控制效果本文对模型提出如下假设:高压储氢瓶提供压力稳定且纯净的氢气系统内所有气体均为理想气体气体在系统内流动时无热量损耗图 系统组成 阴极流道模型构建在电化学反应过程中氧气供给系统为满足燃料电池工况需求需不断向阴极流道内输送混合气体(包括氧气、氮气及水蒸气)其中氧气经双极板流道层进入膜电极与由阳极侧跨膜传递的氢离子及外电路传送的电子在催化剂层发生还原反应如式()所示:()本文假设流体内部各组分在流场内部均匀分布阴极流道模型展现了阴极内物质的流动特性以及电化学反应过程 阴极内主要气体成分为氧气、氮气及水蒸气其质量守恒方程如下:/()/()/()式中:、分别为进入阴极入口和出口处氧气质量流量为进堆水蒸气质量流量为燃料电池反应消耗氧气流量、分别为进入阴极入口和出口处氮气质量流量为阴极流场内部电化学反应生成的水蒸气质量流量为阳极侧水蒸气通过质子交换膜传递至阴极侧水蒸气质量流量阴极侧电堆进气流量是由空压机根据当前工况提供经中冷器、加湿器进行降温、增湿后输送至阴极电堆进气口 入口处氧气质量流量 可表示为()()式中:为干空气中氧气体积分数取值为 为氧气摩尔质量取值为 /为氮气摩尔质量取值为 /为进堆气体湿度比可由各组分气体分压进行计算根据电化学反应原理其氧气消耗量 为/()()式中:为燃料电池电堆单电池数目取值为 为法拉第常数取值为 /为电堆电流 阳极流道模型构建阳极侧入口处气体由阳极氢气供应子系统提供氢气经双极板流道层输入后进入膜电极在催化剂层发生电化学反应生成氢离子及电子其中氢离子经膜电极移向阴极电子则流向外电路如式()所示:()针对阳极流场内部组分变化及压力生成机理进行行为分析并构建数学模型 阳极模型依据质量守恒定律及流体力学中相关概念进行模型构建因氢气为高压储氢瓶输出的纯净氢气故阳极中气体成分主要为氢气和水蒸气 依据质量守恒定律氢气质量守恒方程如下:/()式中:、分别为进入阳极入口和出口处的氢气质量流量为燃料电池反应消耗氢气流量阳极消耗氢气流量同电堆电流呈正相关:/()()式中:为氢气摩尔质量取值为 /为燃料电池电堆单电池数目取值为 为法拉第常数取值为 /为电堆电流 阴阳极恒压差控制策略 阴极侧流量控制建模燃料电池在运行过程中空压机需快速、稳定地向燃料电池系统提供空气但由于控制系统的时滞性为应对负载突变等使用工况阴极供气系统需向电堆提供过量氧气以防止因氧气缺乏(氧饥饿)而无法满足当前系统变载需求为衡量输入氧气过量程度将阴极流道入口处氧客 车 技 术 与 研 究 年 月气流量与当前工况下所需氧气之比作为衡量指标简称为过氧比如式():/()本文选择使用 神经网络对 参数进行实时优化 以目标流量值与实际进堆氧气流量差值为控制器输入量输出值为空压机控制信号控制方程如下:()()()()()()式中:为电堆目标过氧比取值为、分别为 控制器中的比例增益、积分增益、微分增益并由 神经网络进行实时优化 控制结构如图 所示图 阴极过氧比控制结构 自适应神经模糊推理系统 作为一种多层前馈控制策略适用于解决复杂非线性控制系统出现的问题 根据神经网络提供学习算法以及网络结构模糊逻辑推理提供模糊规则和隶属度函数使之同时兼有神经网络的学习能力与模糊规则的推理能力并且模糊规则可有效消除人工神经网络得到权值但无法解释这一缺点 本文所使用的 的结构简化图如图 所示该网络结构可划分为 层其中 至 层为前件规则其余均为后件规则其中第一层和第五层参数为学习参数)第一层为模糊化层 输入值经隶属度函数计算后即可得到各个输入量所对应的隶属度值:()()()式中:代表隶属度计算出输入量满足 或 的程度本文使用高斯基函数对其进行计算:()()/()()式中:、分别代表隶属度函数的均值和方差图 组成结构)第二层为模糊规则层 将模糊化层输入至该节点的不同隶属度值进行相乘所得到的就是该条规则的适用程度)第三层为标准化层 通过计算得到某节点输入的适应度值占总节点输入适应度的比重/()第四层为去模糊化层 根据规则的差异利用多项式对输入至该层适应度比重值进行计算得到输出值:()()第五层为求和层 通过对去模糊化层各个节点的输出值进行累加求和即可得到 控制器的输出值:/()基于 的氢气流量控制器建模为改善氢气压力跟随速度和超调量本文建立两输入一输出的 控制模型将通过传统 控制的阴阳极压力偏差、输入电流 及 控制器输出流量信号作为输入数据通过其神经网络的学习能力和模糊控制推理能力对压力偏差进行辨识阳极进气流量 作为输出数据控制器结构如图 所示 其中阴阳极恒压差 控制策略控制方程如下:()第 期 齐鲲鹏 陈超帆 :质子交换膜燃料电池阴阳极恒压差控制策略研究()()()()()图 氢气流量控制器结构图在 训练过程中首先将输入、输出数据同时作为 型模糊逻辑控制器参数将 及 根据工况不同划分为 部分将非模糊量输入值映射至由高斯隶属度函数通过模糊语言中的“”规则表征输入特性结合压力偏差 修正模糊输出达到控制目的生成模糊文件 具体控制流程如图 所示图 阳极氢气流量 训练流程经训练后得到基于 的阴阳极恒压差控制器结构如图 所示图 基于 的氢气流量控制器结构图 仿真结果及分析本文通过/建立燃料电池系统动态仿真模型与传统、模糊自适应、控制策略进行对比证实 控制策略的有效性阴极控制策略方面采用 控制空压机输入电压具体模型如图 所示()基于 搭建的阴极供应系统模型()基于 搭建的阴阳极压力差控制器及电堆模型图 基于 搭建的燃料电池系统模型客 车 技 术 与 研 究 年 月 测试工况设定模型构建所输入的负载电流在传统阶跃负载电流的基础上增加了斜坡上升以及下降工况在 时由 递增至 在 时由 递减至 保持稳定工况输出如图 所示图 负载电流 阴极侧动态响应结果分析阴极方面采用 对空压机电压进行控制进而达到减小过氧比误差和保持阴极压力稳定的目的过氧比变化如图 所示 在变载时过氧比波动最大为 符合运行要求图 阴极过氧比变化曲线 阳极侧动态响应结果分析阳极侧压力选择跟随阴极侧压力变化而改变图 分别为 控制策略、控制策略、控制策略与 控制的氢气进气流量对比 结果表明在 、时出现较大超调使用 控制的进气流量与、控制的进气流量相比超调量分别下降了、在 时超调量下降均为左右图 与 流量控制对比图 与 流量控制对比图 与 流量控制对比阴阳极压力输出曲线如图 所示通过阴阳极压力曲线分析可得使用、控制存在压力调节滞后现象 控制策略可以有效加快阳极氢气调节速度实现阴阳极压力快速平稳控制整个仿真过程中阴阳极压力差曲线如图 所示在工况阶跃变化时使用 控制的阴阳极压力误差稳定在 左右压力偏差值均小于 第 期 齐鲲鹏 陈超帆 :质子交换膜燃料电池阴阳极恒压差控制策略研究图 阴阳极压力输出曲线图 阴阳极动态压力差曲线 结束语本文研究了 阳极供气系统动态控制问题 在负载电流突变的动态工况下仿真分析结论如下:)控制策略可以显著降低工况突变时流量超调量使压力偏差下降并减少膜两侧应力大小进而提升燃料电池使用寿命)控制策略加快了阳极压力调节速度及跟随性能实现了对阳极压力保持高于阴极压力并能迅速跟随阴极压力变化的控制目标参考文献:弗朗诺巴尔伯.燃料电池:理论与实践.北京:机械工业出版社:.():.洪凌.车用燃料电池发电系统氢气回路控制.杭州:浙江大学.():.丁天威黄兴王宇鹏等.车用燃料电池系统氢气控制方法中国汽车工程学会.中国汽车工程学会年会论文集().北京:机械工业出版社:.张家明马天才丛铭等.大功率燃料电池氢气系统建模与控制.汽车技术():.():.():.隋建明.燃料电池空气进给系统建模与控制.哈尔滨:哈尔滨工业大学.常九健王晓林方建平等.质子交换膜燃料电池阴阳极压力控制策略研究.汽车工程():.周炳杰.燃料电池动力系统阴阳极压力平衡控制策略研究.成都:电子科技大学.李勇韩非非张昕喆.基于自适应神经模糊推理算法的无人机电推进燃料电池供气系统性能优化.推进技术():.():.():.客 车 技 术 与 研 究 年 月